Physiological parameters for Prognosis in Abdominal Sepsis (PIPAS) Study: a WSES observational study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Timing and adequacy of peritoneal source control are the most important pillars in the management of patients with acute peritonitis. Therefore, early prognostic evaluation of acute peritonitis is paramount to assess the severity and establish a prompt and appropriate treatment. The objectives of this study were to identify clinical and laboratory predictors for in-hospital mortality in patients with acute peritonitis and to develop a warning score system, based on easily recognizable and assessable variables, globally accepted. This worldwide multicentre observational study included 153 surgical departments across 56 countries over a 4-month study period between February 1, 2018, and May 31, 2018. A total of 3137 patients were included, with 1815 (57.9%) men and 1322 (42.1%) women, with a median age of 47 years (interquartile range [IQR] 28–66). The overall in-hospital mortality rate was 8.9%, with a median length of stay of 6 days (IQR 4–10). Using multivariable logistic regression, independent variables associated with in-hospital mortality were identified: age > 80 years, malignancy, severe cardiovascular disease, severe chronic kidney disease, respiratory rate ≥ 22 breaths/min, systolic blood pressure < 100 mmHg, AVPU responsiveness scale (voice and unresponsive), blood oxygen saturation level (SpO 2 ) < 90% in air, platelet count < 50,000 cells/mm3, and lactate > 4 mmol/l. These variables were used to create the PIPAS Severity Score, a bedside early warning score for patients with acute peritonitis. The overall mortality was 2.9% for patients who had scores of 0–1, 22.7% for those who had scores of 2–3, 46.8% for those who had scores of 4–5, and 86.7% for those who have scores of 7–8. The simple PIPAS Severity Score can be used on a global level and can help clinicians to identify patients at high risk for treatment failure and mortality.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle